1腐蚀操作 　　用于图片的去毛刺，内容削减 　　 1腐蚀操作 2cv2.erode(src,kernel,iterations) 3src是图片数字化数组 4kernel则是一个盒，对该盒内的像素进行复试操作，值越小腐蚀能力越狠 5iterations是一个迭代次数，就是说你对这个图片进行几次的腐蚀操作 6kernel=np.ones((30,30),np.uint8) 7erosion1=cv2.erode(img,kernel,iterations=1) 8erosion2=cv2.erode(img,kernel,iterations=2) 9erosion3=cv2.erode(im...

图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散） Sobel算子 1Sobel算法 2dst=cv2.sobel(src,depth,dx,dy,ksize) 3depth:深度 4dx和dy分别表示水平和竖直方向 5ksize:sobel的算子大小 6cv2.CV_64F，因为在计算梯度的时候会涉及到负值，如果单纯设置为-1，则会把负值改为0，显然是不符合梯度要求的， 7所以一...

Canny检测的流程 Canny检测主要是用于边缘检测 1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。   2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3)应用非极大值(Non-MaximumSuppression)抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应 4)应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘 5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。 注： NMS（非极大值抑制）： 　　就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。 　　例如： 　　　　行人检测中，滑动窗口经提取特征，...

图像金字塔简单来说就是自下而上图像一步一步缩小 1高斯金字塔（涉及高斯分布） 　　向下采样（缩小，对金字塔来说是自下向上） 　　第一步：高斯滤波去噪 　　第二部：将偶数行和列去掉 　　向上采样（放大，对金字塔来说是自上向下) 　　第一步：在每个方向上扩大两倍，新增的行和列填充0 　　第二步：利用之前同样的内核进行卷积，获得近似值（高斯滤波？） 　　注意：无论是先下后上还是先上后下的采样，不会使图片回到原本，因为无论上采样还是下采样都会造成原本信息的丢失（失真？）。 　　 1cv2.pyrUp(src)为向上采样即放大 2cv2.pyrDown(src)为向下采样即缩小 3gaussUp=cv...